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      <title>DJL-训练自己的模型 - 学习卡片</title>
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      <div class="header">
        <h1>DJL-训练自己的模型 - 学习卡片</h1>
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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-question">DJL框架的核心设计目标是什么？它与其他深度学习引擎（如PyTorch）有何不同？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">DJL的核心设计目标是降低深度学习的开发门槛，让开发者无需切换到其他语言即可在Java环境中完成AI项目。它并非一个独立的引擎，而是一个支持多种主流引擎（如PyTorch、TensorFlow等）的框架，且完全基于Java生态。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 什么是 DJL？</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">在定义用于MNIST手写数字识别的多层感知机（MLP）时，`new Mlp(28 * 28, 10, new int[]{128, 64})` 这行代码中的三个参数分别代表什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">这三个参数分别代表：<br>1. `28 * 28`：输入层的大小，对应MNIST图片展平后的784个像素点。<br>2. `10`：输出层的大小，对应0到9这10个数字分类。<br>3. `new int[]{128, 64}`：隐藏层的结构，表示模型包含两个隐藏层，神经元数量分别为128个和64个。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2. 定义模型</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">根据文档，配置一个DJL训练流程（TrainingConfig）至少需要哪三个关键组件？它们各自的作用是什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">配置训练流程需要三个关键组件：<br>1. **损失函数 (Loss Function)**：例如`Loss.softmaxCrossEntropyLoss()`，用于计算模型预测结果与真实标签之间的差异。<br>2. **评估指标 (Evaluator)**：例如`new Accuracy()`，用于评估模型在训练和测试集上的性能，如分类准确率。<br>3. **训练监听器 (TrainingListener)**：例如`TrainingListener.Defaults.logging()`，用于在训练过程中监控并输出日志信息。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 3. 配置训练流程</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">在加载MNIST数据集的代码中，`.setSampling(64, true)` 这行配置的作用是什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">`.setSampling(64, true)` 的作用是设置数据加载的采样方式。其中，第一个参数 `64` 指定了批量大小（batch size），即每次从数据集中抽取64条数据进行处理；第二个参数 `true` 表示进行随机抽样。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 1. 数据集加载</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">文档中提到了哪一个DJL的简化方法来自动完成模型的训练、验证和评估流程？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">文档中提到了 `EasyTrain.fit(trainer, 5, trainingSet, validateSet)` 方法。这是DJL提供的一个简化训练方法，能够自动完成在训练集上的训练、在验证集上的验证以及评估指标的计算。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 4. 开始训练</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">训练完成后，如何将DJL模型保存到本地？保存的内容除了模型的参数外，还包含哪些元信息？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">通过调用 `model.save(modelDir, "mlp")` 方法可以将模型保存到指定路径。保存的内容不仅包括模型的参数，还包括模型的结构、训练周期数等元信息。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 5. 保存模型</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-question">文档中实现的深度学习项目具体目标是什么？它处理的输入和输出分别是什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">该项目的具体目标是处理MNIST手写数字识别任务。它接收28×28像素的灰度图像作为输入（展平成784维向量），并预测图像中的手写数字（0-9）作为输出。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 实现目标</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">在DJL中，要对一张新图片进行预测，需要哪些关键组件协同工作？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">对新图片进行预测需要以下关键组件协同工作：首先需要加载已训练的 `Model`；然后定义一个 `Translator` 来处理输入图像（如调整大小、转换为张量）；最后通过 `Model` 和 `Translator` 创建一个 `Predictor` 实例，并调用其 `predict` 方法来执行预测任务。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: java</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-question">为什么在MNIST分类任务中选择 `softmaxCrossEntropyLoss` 作为损失函数？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">因为 `softmaxCrossEntropyLoss` 是分类任务的常用选择。它的作用是计算模型预测的概率分布与真实的标签类别之间的差异。在多分类问题中，它能有效地衡量模型预测的准确性，并指导模型参数向着减小这种差异的方向进行优化。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 3. 配置训练流程</div>
        </div>
      </div>
    </div>

      </div>
    </body>
    </html>
